Java Stream

栏目: Java · 发布时间: 5年前

内容简介:“集合讲的是数据,流讲的是计算! ”注意:

Stream 是数据渠道,用于操作数据源(集合、数组等)所生成的元素序列。

“集合讲的是数据,流讲的是计算! ”

注意:

  • Stream 自己不会存储元素。
  • Stream 不会改变源对象。相反,他们会返回一个持有结果的新Stream。
  • Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行。
  • Stream 只能被“消费”一次,一旦遍历过就会失效。就像容器的迭代器那样,想要再次遍历必须重新生成一个新的Stream

2. Stream 操作实例

取出所有大于18岁人的姓名,按字典排序,并输出到控制台

public class StreamDemo {


    private static List<Person> persons = Arrays.asList(
            new Person("CJK", 19, "女"),
            new Person("BODUO", 20, "女"),
            new Person("JZ", 21, "女"),
            new Person("anglebabby", 18, "女"),
            new Person("huangxiaoming", 5, "男"),
            new Person("ROY", 18, "男")
    );

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        persons.stream().filter(x -> x.getAge() >= 18).map(Person::getName).sorted().forEach(System.out::println);
    }
}
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BODUO
CJK
JZ
ROY
anglebabby
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3. Stream 的操作三个步骤

Stream

4. 创建Steam

  • Collection 提供了两个方法 stream()parallelStream()
  • 通过 Arrays 中的 stream() 获取一个数组流
  • 通过 Stream 类中静态方法 of()
  • 创建无限流
public void test1(){
    //1. Collection 提供了两个方法  stream() 与 parallelStream()
    List<String> list = new ArrayList<>();
    Stream<String> stream = list.stream(); //获取一个顺序流
    Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); //获取一个并行流

    //2. 通过 Arrays 中的 stream() 获取一个数组流
    Integer[] nums = new Integer[10];
    Stream<Integer> stream1 = Arrays.stream(nums);

    //3. 通过 Stream 类中静态方法 of()
    Stream<Integer> stream2 = Stream.of(1,2,3,4,5,6);
    
    //4. 创建无限流
    //迭代
    Stream<Integer> stream3 = Stream.iterate(0, (x) -> x + 2).limit(10);
    stream3.forEach(System.out::println);

    //生成
    Stream<Double> stream4 = Stream.generate(Math::random).limit(2);
    stream4.forEach(System.out::println);
}
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问题:

下面创建流(Stream)的方式哪些是正确的(多选) => C,D,E,F

A. Steam.newInstanceOf()

B. Collection.of()

C. Collection.stream() 或Collection.parallelStream()

D.Stream.of()

E.Stream.generate() 或 Stream.iterate()

F.Arrays.stream()

5. 中间操作

  1. 筛选与切片
    • filter——接收 Lambda , 从流中排除某些元素。
    • limit——截断流,使其元素不超过给定数量。
    • skip(n) —— 跳过元素,返回一个扔掉了前 n 个元素的流。若流中元素不足 n 个,则返回一个空流。与 limit(n) 互补
    • distinct——筛选,通过流所生成元素的 hashCode() 和 equals() 去除重复元素
  2. 映射
  • map——接收 Lambda , 将元素转换成其他形式或提取信息。接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个元素上,并将其映射成一个新的元素。
  • flatMap——接收一个函数作为参数,将流中的每个值都换成另一个流,然后把所有流连接成一个流
  1. 排序
  • sorted()——自然排序
  • sorted(Comparator com)——定制排序

问题:

  1. 有个数组 Integer[] ary = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10} ,取出中间的第三到第五个元素
List<Integer> collect = Arrays.stream(ary).skip(2).limit(3).collect(Collectors.toList());
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  1. 有个数组 Integer[] ary = {1,2,2,3,4,5,6,6,7,8,8,9,10}, 取出里面的偶数,并去除重复
List<Integer> list = Arrays.stream(ary).filter(x -> x % 2 == 0).distinct().collect(Collectors.toList());

Set<Integer> integerSet = Arrays.stream(ary).filter(x -> x % 2 == 0).collect(Collectors.toSet());
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  1. 有个二维数组,要求把数组组合成一个一维数组,并排序 (1,2,3,4,5……12)
Integer ary = {{3,8,4,7,5}, {9,1,6,2}, {0,10,12,11} };

Arrays.stream(ary).flatMap(item->Arrays.stream(item)).sorted().forEach(System.out::println);    
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6. 终止操作

终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值,例如: ListInteger ,甚至是 void

查找与匹配

接口 说明
allMatch(Predicate p) 检查是否匹配所有元素
anyMatch(Predicate p) 检查是否至少匹配一个元素
noneMatch(Predicate p) 检查是否没有匹配所有元素
findFirst() 返回第一个元素
findAny() 返回当前流中的任意元素
count() 返回流中元素总数
max(Comparator c) 返回流中最大值
min(Comparator c) 返回流中最小值
forEach(Consumer c) 迭代

问题:

Integer[] ary = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}

  1. 检查是否所有元素都小于10
boolean result1 = Arrays.stream(ary).allMatch(x -> x < 10);
System.out.println(result1);
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  1. 检查是否至少有一个元素小于2
boolean result2 = Arrays.stream(ary).anyMatch(x -> x < 2);
System.out.println(result2);
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  1. 检查是不是没一个元素大于10
boolean result3 = Arrays.stream(ary).noneMatch(x -> x > 2);
System.out.println(result3);
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  1. 返回第一个元素
Optional<Integer> first = Arrays.stream(ary).findFirst();
System.out.println(first.get());
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  1. ary 有多少个元素
long count = Arrays.stream(ary).count();
System.out.println(count);
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  1. 求ary里面最大值
Optional<Integer> max = Arrays.stream(ary).max(Integer::compareTo);
System.out.println(max.get());
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  1. 求ary里面最小值
Optional<Integer> min = Arrays.stream(ary).min(Integer::compareTo);
System.out.println(min.get());
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  1. 循环遍历打出ary 里面偶数
Arrays.stream(ary).filter(x -> x % 2 == 0).forEach(System.out::println);
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7. 归约

reduce(T iden, BinaryOperator b) 可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回 T

reduce(BinaryOperator b) 可以将流中元素反复结合起来,得到一个值。返回 Optional<T>

问题:求所有人员学生的总分

Integer all = persons.stream().map(Person::getScore).reduce((integer, integer2) -> integer + integer2).get()
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8. 收集

collect(Collector c)

将流转换为其他形式。接收一个 Collector 接口的实现,用于给 Stream 中元素做汇总的方法

Collector 接口中方法的实现决定了如何对流执行收集操作(如收集到 ListSetMap )。

Collectors 实用类提供了很多静态方法,可以方便地创建常见收集器实例

1 具体方法与实例如下:

  • toList List 把流中元素收集到List
List<Person> emps= list.stream().collect(Collectors.toList());
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  • toSet Set 把流中元素收集到Set
Set<Person> emps= list.stream().collect(Collectors.toSet());
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  • toCollection Collection 把流中元素收集到创建的集合
Collection<Person> emps=list.stream().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
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  • counting Long 计算流中元素的个数
long count = list.stream().collect(Collectors.counting());
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  • summing Int Integer 对流中元素的整数属性求和
int total=list.stream().collect(Collectors.summingInt(Person::getAge));
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  • averaging Int Double 计算流中元素Integer属性的平均值
double avg= list.stream().collect(Collectors.averagingInt(Person::getAge));
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  • summarizingInt IntSummaryStatistics 收集流中Integer属性的统计值。如:平均值
Int SummaryStatisticsiss= list.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Person::getAge));
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  • joining String 连接流中每个字符串
String str= list.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.joining());
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  • maxBy Optional 根据比较器选择最大值
Optional<Person> max= list.stream().collect(Collectors.maxBy(comparingInt(Person::getSalary)));
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  • minBy Optional 根据比较器选择最小值
Optional<Person> min = list.stream().collect(Collectors.minBy(comparingInt(Person::getSalary)));
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  • reducing 归约产生的类型 从一个作为累加器的初始值开始,利用BinaryOperator与流中元素逐个结合,从而归约成单个值
int total=list.stream().collect(Collectors.reducing(0, Person::getSalar, Integer::sum));
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  • collectingAndThen 转换函数返回的类型 包裹另一个收集器,对其结果转换函数
int how= list.stream().collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), List::size));
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  • groupingBy Map<K, List> 根据某属性值对流分组,属性为K,结果为V
Map<Person.Status,List<Person>> map= list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Person::getStatus));

partitioningBy Map<Boolean, List<T>> 根据true或false进行分区

Map<Boolean,List<Person>>vd= list.stream().collect(Collectors.partitioningBy(Person::getManage));
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2. 练习

Integer[] ary = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}

  1. 使用Collectors求ary的最大值
Optional<Integer> collect = Arrays.stream(ary).collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(x -> x)));
        System.out.println(collect.get());
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  1. 使用Collectors求ary的平均值
IntSummaryStatistics collect1 = Arrays.stream(ary).collect(Collectors.summarizingInt(x -> x));
System.out.println(collect1.getAverage());
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  1. 使用Collectors.joining输出”1:2:3:4:5:6:7:8:9:10”
String collect2 = Arrays.stream(ary).map(x -> x.toString()).collect(Collectors.joining(":"));
System.out.println(collect2);
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  1. 使用Collectors.reducing求ary数组的总和
int total=Arrays.stream(ary).collect(Collectors.reducing(0, x->x, Integer::sum));
System.out.println(total);
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  1. 使用Collectors.counting求ary个数
Long collect3 = Arrays.stream(ary).collect(Collectors.counting());
System.out.println(collect3);
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3. 问题:

  1. 取出Person对象的所有名字,放到List集合中
List<String> collect2 = persons.stream().map(Person::getName).collect(Collectors.toList());
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  1. 求Person对象集合的分数的平均分、总分、最高分,最低分,分数的个数
IntSummaryStatistics collect = persons.stream().collect(Collectors.summarizingInt(Person::getScore));
System.out.println(collect);
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  1. 根据成绩分组,及格的放一组,不及格的放另外一组
Map<Boolean, List<Person>> collect1 = persons.stream().collect(Collectors.partitioningBy(person -> person.getScore() >= 60));
System.out.println(collect1);
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  1. WordCount
public static void main(String[] args) throws IOException {
    InputStream resourceAsStream = Person.class.getClassLoader().getResourceAsStream("aa.txt");
    BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(resourceAsStream));
    bufferedReader.lines().flatMap(x->Stream.of(x.split(" "))).sorted().collect(Collectors.groupingBy(String::toString)).forEach((a,b)-> System.out.println(a+":"+b.size()));
    bufferedReader.close();
}
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